Canny算子

andylan_zy

于 2018-06-10 22:33:50 发布

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分类专栏：图像处理

本文链接：https://blog.csdn.net/andylanzhiyong/article/details/80645697

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本文介绍了Canny算子在图像处理中的应用，通过代码示例展示了如何使用该算法进行边缘检测。程序运行结果显示，Canny算子能够有效识别图像中的边界，为图像分析和后续处理提供基础。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace cv;
Mat src, gray_src, dst;
int t1_value = 50;
int max_value = 255;
const char* OUTPUT_TITLE = "Canny Result";
void Canny_Demo(int, void*);
int main(int argc, char** argv) {
	src = imread("D:/vcprojects/images/lena.png");
	if (!src.data) {
		printf("could not load image...\n");
		return -1;
	}

	char INPUT_TITLE[] = "input image";
	namedWindow(INPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	namedWindow(OUTPUT_TITLE, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow(INPUT_TITLE, src);

	cvtColor(src, gray_src, CV_BGR2GRAY);
	createTrackbar("Threshold Value:", OUTPUT_TITLE, &t1_value, max_value, Canny_Demo);
	Canny_Demo(0, 0);

	waitKey(0);
	return 0;
}

void Canny_Demo(int, void*) {
	Mat edge_output;
	blur(gray_src, gray_src, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);
	Canny(gray_src, edge_output, t1_value, t1_value * 2, 3, false);

	//dst.create(src.size(), src.type());
	//src.copyTo(dst, edge_output);
	// (edge_output, edge_output);
	imshow(OUTPUT_TITLE, edge_output);
}

程序结果：